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igproj-fusion

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@igproj-fusion
igproj-fusion / sangiin2019vote.csv
Created July 24, 2019 04:54
sikuchoson ishii nagahama toyoda kadota asano hiratuka total
中央区 20736 21504 15779 1403 9592 2921 71935
花見川区 18422 19377 12469 1199 12866 2612 66945
稲毛区 17219 17895 10478 1120 9514 2550 58776
若葉区 16391 14561 8866 834 8221 1927 50800
緑区 16831 14051 6035 872 6948 1771 46508
美浜区 19282 20063 7719 1299 9405 2286 60054
銚子市 6125 5348 4742 327 2645 792 19979
市川市 49912 47889 30810 3305 30577 8821 171314
船橋市 59070 73893 40146 5070 39604 8831 226614
@igproj-fusion
igproj-fusion / covid_chiba.csv
Last active May 26, 2020 23:01
We can make this file beautiful and searchable if this error is corrected: It looks like row 5 should actually have 50 columns, instead of 20. in line 4.
sichoson,2020/04/08,2020/04/09,2020/04/10,2020/04/11,2020/04/12,2020/04/13,2020/04/14,2020/04/15,2020/04/16,2020/04/17,2020/04/18,2020/04/19,2020/04/20,2020/04/21,2020/04/22,2020/04/23,2020/04/24,2020/04/25,2020-04-26,0202-04-27,2020-04-28,2020-04-29,2020-04-30,2020-05-01,2020-05-02,2020-05-03,2020-05-04,2020-05-05,2020-05-06,2020-05-07,2020-05-08,2020-05-09,2020-05-10,2020-05-11,2020-05-12,2020-05-13,2020-05-14,2020-05-15,2020-05-16,2020-05-17,2020-05-18,2020-05-19,2020-05-20,2020-05-21,2020-05-22,2020-05-23,2020-05-24,2020-05-25,2020-05-26
千葉市,25,27,31,38,39,41,43,51,55,56,62,62,65,68,72,79,83,86,90,93,93,93,93,93,93,95,95,95,95,96,96,96,96,96,96,96,96,98,105,105,107,107,107,108,108,108,108,108,108
銚子市,3,4,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5
市川市,35,38,39,44,46,46,47,51,54,64,66,68,70,72,73,79,79,80,80,80,82,84,85,87,88,88,89,89,89,89,90,91,91,91,91,92,92,92,92,92,92,92,92,92,92,92,92,92,92
船橋市,38,38,42,47,52,60,61,63,71,75,81,84,90,92,95,99,102,105,1
@igproj-fusion
igproj-fusion / Birth_Rep_1950-2020.csv
Created December 13, 2021 06:13
Year NB TSBR
1950 2337507 3.65
1951 2137689 3.26
1952 2005162 2.98
1953 1868040 2.69
1954 1769580 2.48
1955 1730692 2.37
1956 1665278 2.22
1957 1566713 2.04
1958 1653469 2.11
@igproj-fusion
igproj-fusion / Birth_Rep_1950-2020.R
Created December 13, 2021 07:04
library(ggplot2)
library(ggthemes)
library(scales)
url <- "https://gist.githubusercontent.com/igproj-fusion/01316eb9ce9ec7c36fb40d12f142860a/raw/fb133d3156171551585f89a9c79e45896c9112d0/Birth_Rep_1950-2020.csv"
d <- read.csv(url)
d$TSBR <- d$TSBR * 750000
mtitle <- paste0('出生数＆合計特殊出生率 ', d$Year[1], '〜', d$Year[nrow(d)])
@igproj-fusion
igproj-fusion / chiba_test.R
Last active December 29, 2021 00:42
library(sf)
library(ggplot2)
library(ggthemes)
chiba <- st_read("https://raw.githubusercontent.com/fusion0202/RScript/master/chiba_admin.geojson")
df <- read.csv("https://gist.githubusercontent.com/igproj-fusion/e81ca9b985ea07884e94982221dc0598/raw/b6e883da6cac549a7dd2b97099729bde8db851c3/place_geo.csv",
check.names = FALSE)
g <- ggplot()
g <- g + geom_sf(data = chiba, fill = "gray30", colour = 'grey85', size = 0.1)
@igproj-fusion
igproj-fusion / place_geo.csv
Created December 28, 2021 15:30
col0 col1 col2 col3 col4 col5 LocName fX fY iConf iLvl
1 ウエルシア薬局株式会社 ウエルシア薬局千葉園生店 1 263-0051 千葉県千葉市稲毛区園生町８８０−１ 千葉県/千葉市/稲毛区/園生町/８８０番地 140.10805 35.64325 5 7
2 ウエルシア薬局株式会社 ウエルシア薬局千葉宮野木2号店 1 263-0054 千葉県千葉市稲毛区宮野木町1093-1 千葉県/千葉市/稲毛区/宮野木町/１０９３番地 140.09776 35.65372 5 7
3 ウエルシア薬局株式会社 ウエルシア薬局千葉山王店 1 263-0002 千葉県千葉市稲毛区山王町１３４−１ 千葉県/千葉市/稲毛区/山王町/１３４番地 140.1413 35.66682 5 7
4 ウエルシア薬局株式会社 ウエルシア薬局千葉小仲台店 1 263-0043 千葉県千葉市稲毛区小仲台７−２０−７ 千葉県/千葉市/稲毛区/小仲台/七丁目/２０番 140.09116 35.64191 5 7
5 ウエルシア薬局株式会社 ウエルシア薬局千葉長沼店 1 263-0005 千葉県千葉市稲毛区長沼町１４６−１ 千葉県/千葉市/稲毛区/長沼町/１４６番地 140.1154 35.66241 5 7
6 ウエルシア薬局株式会社 ウエルシア薬局千葉さつきが丘店 1 262-0014 千葉県千葉市花見川区さつきが丘一丁目31番地3 千葉県/千葉市/花見川区/さつきが丘/一丁目/３１番 140.09509 35.66539 5 7
7 ウエルシア薬局株式会社 ウエルシア薬局千葉宮野木台店 1 262-0015 千葉県千葉市花見川区宮野木台３−１−１ 千葉県/千葉市/花見川区/宮野木台/三丁目/１番 140.09305 35.65894 5 7
8 ウエルシア薬局株式会社 ウエルシア薬局花見川作新台店 1 262-0045 千葉県千葉市花見川区作新台２−１−３ 千葉県/千葉市/花見川区/作新台/二丁目/１番 140.08791 35.69003 5 7
9 ウエルシア薬局株式会社 ウエルシア薬局千葉武石店 1 262-0031 千葉県千葉市花見川区武石町二丁目６１６番地 千葉県/千葉市/花見川区/武石町/二丁目/６１６番地 140.06152 35.66261 5 7
@igproj-fusion
igproj-fusion / Jpop47gen.R
Last active April 13, 2022 18:47
library(openxlsx)
library(dplyr)
URL1 = "https://www.soumu.go.jp/main_content/000762467.xlsx"
URL2 = "https://www.soumu.go.jp/main_content/000762471.xlsx"
read.xlsx(URL1) %>%
slice(-(1:2)) %>%
filter(X3 == "計") %>%
mutate("10歳未満" = as.numeric(X5) + as.numeric(X6)) %>%
@igproj-fusion
igproj-fusion / covid_chiba_areamap2.R
Last active April 21, 2022 06:41
library(sf)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggthemes)
chiba <- st_read("https://raw.githubusercontent.com/igproj-fusion/covid19_data/main/chiba_admin.geojson")
URL = "https://raw.githubusercontent.com/igproj-fusion/covid19_data/main/covid_chiba_2022.csv"
d <- read.csv(URL, check.names = FALSE)
@igproj-fusion
igproj-fusion / ExcessMortality_Senility.csv
Created November 29, 2022 09:06
week_starting_date Senility
2022-01-03 275
2022-01-10 99
2022-01-17 92
2022-01-24 349
2022-01-31 294
2022-02-07 460
2022-02-14 351
2022-02-21 636
2022-02-28 439
@igproj-fusion
igproj-fusion / DeathAll.csv
Created November 29, 2022 09:16
date death
2022-01-03 1
2022-01-04 1
2022-01-05 1
2022-01-06 0
2022-01-07 2
2022-01-08 2
2022-01-09 1
2022-01-10 2
2022-01-11 2